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[发明专利]一种红外图像的图像处理方法、装置、芯片及存储介质-CN202111355544.6在审
发明人：徐召飞;豆鑫鑫;樊佑磊;王云奇 -专利权人：烟台艾睿光电科技有限公司
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种红外图像的图像处理方法、装置、系统级芯片及计算机可读存储介质，该方法应用于系统级芯片，包括：根据确定的目标图像模式获取探测器采集的待处理红外图像；根据系统级芯片中的硬件资源，确定目标图像模式对应的一个或多个硬件处理单元，以便将目标图像模式的图像处理流程拆分到各硬件处理单元中；利用一个或多个硬件处理单元，按照目标图像模式的图像处理流程对待处理红外图像进行图像处理，获取目标图像模式的输出图像；本发明采用探测器直驱的方式，
一种红外图像处理方法装置芯片存储介质

[发明专利]图像检索系统及图像检索方法-CN202080023434.7在审
发明人：秋元健吾;玉木滋;山本一宇;茂森勇 -专利权人：株式会社半导体能源研究所
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供一种检索精度高的图像检索系统。本发明是一种包括数据库、处理部的图像检索系统。数据库具有储存多个数据库图像数据的功能，该多个数据库图像数据的每一个与数据库标签关联。处理部具有按每个数据库图像数据取得表示数据库图像数据的特征量的数据库图像特征量数据的功能。此外，处理部具有取得表示查询图像数据的特征量的查询图像特征量数据的功能。再者，处理部具有按每个数据库图像数据算出数据库图像数据的对于查询图像数据的相似度的第一相似度的功能。此外，处理部具有使用数据库标签的一部分取得与查询图像数据关联的标签的查询标签的功能。
图像检索系统检索方法

[发明专利]一种红外图像动态范围压缩方法和系统-CN202110350570.3在审
发明人：王凤翔;何俊波;赖永安;高楠 -专利权人：北京航天飞腾装备技术有限责任公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种红外图像动态范围压缩方法和系统，该方法包括：对获取的高位宽的原始红外图像进行分离处理，得到平滑层和细节层；分别对平滑层和细节层进行处理，得到低位宽的平滑层图像和低位宽的细节层图像；对平滑层图像和细节层图像进行融合处理，得到低位宽的增强红外图像。本发明基于目前红外图像压缩算法的优缺点，将全局映射算法和局部映射算法相结合，根据图像的细节程度将其分割为细节层和平滑层，利用改良的直方图均衡算法对平滑层进行处理，利用基于自适应增益控制的局部映射算法对细节层进行处理，最终实现压缩图像的同时保留图像细节、增强图像对比度，且压缩后的图像不存在过度增强、光晕等问题。
一种红外图像动态范围压缩方法系统

[发明专利]一种图像压缩方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110613360.9在审
发明人：魏红杨;张贞雷;于锦辉;袁秀阳;宋金凤 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像压缩方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待压缩图像，并对待压缩图像进行分块处理，得到多个图像块；利用各个图像块与对应的历史图像块进行比对，得到比对结果；利用比对结果为不同的目标图像块更新对应的目标历史图像块，并对目标图像块进行编码，得到目标编码；利用目标编码与预设编码生成待压缩图像对应的压缩数据；该方法通过将待压缩数据中的各个部分与历史图像块进行比对，并对发生了变化的目标图像块进行压缩编码，由于减少了需要被压缩编码的图像块的数量
一种图像压缩方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种图像检测方法及系统-CN202111361406.9在审
发明人：董倩妍;李杰明;何建伟 -专利权人：天讯瑞达通信技术有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像检测方法及系统，包括：基于多个尺寸不同的第一训练图像对改进的网络模型进行训练，得到第一目标检测模型；利用第一目标检测模型对每个第一训练图像进行识别，基于识别结果确认误检图像和非误检图像；将每个误检图像与相应的非误检图像进行拼接，得到多个第二训练图像，基于多个第二训练图像和所有第一训练图像对改进的网络模型进行训练，得到第二目标检测模型；利用第二目标检测模型对待检测图像进行检测，得到包括多个待选边界框的目标检测结果本发明采用改进的网络模型对图像进行训练，能够在实际使用中根据不同场景进行运用，提高了在图像检测中对于获取检测目标的速率，并降低了误检率。
一种图像检测方法系统

[发明专利]黏膜层检查消杀装置及方法-CN202010617957.6在审
发明人：刘红超;李少平;陈南翔 -专利权人：华润微电子控股有限公司
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： A61N5/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种黏膜层检查消杀装置及方法，所述装置包括：图像传感器，用于获取图像传感器周围的图像；照明LED，用于提供照明光源；紫外LED，用于发射紫外线；图像传输模块，与所述图像传感器电性连接，用于将所述图像传感器采集的图像发送给显示装置进行显示本发明将图像传感器、照明LED、紫外LED集成在一起，可以送入生物体内需要进行黏膜层检查消杀的位置。通过照明LED为图像传感器提供照明光源，使得图像传感器能够采集到人眼可以清楚识别的图像，并通过图像传输模块传输至显示装置进行显示，医生可以根据该图像确定出需要进行消杀的黏膜层位置，然后通过紫外LED发射紫外线对黏膜层的相应位置进行消杀
黏膜检查装置方法

[发明专利]用于X射线成像的自动曝光控制-CN202210053714.3在审
发明人： D·莫尔夫;R·菲利贝蒂 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2016-07-08 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：在X射线成像方法中，获取信号图像被分成获取两个或更多个子图像或帧。第一子图像可以用低剂量曝光随后的读出周期获取。可以选择用于获取第一子图像的曝光剂量，使得其低于用于特定解剖结构的默认剂量。第一子图像可以用来计算或估计用于获取第二个或后续图像的子图像的曝光参数。该估计可以使得由成像器接收的总剂量在获取第一子图像和第二子图像中达到预期目标值以提供质量良好的图像。可以组合第一子图像和第二子图像以形成最终图像。支持自动曝光控制(AEC)的检测器阵列包括提供AEC信号的AEC像素。AEC像素是独立或单独可寻址的和/或可读取的。
用于射线成像自动曝光控制

[发明专利]一种基于浑浊度分级的水下图像增强方法-CN202210105529.4在审
发明人：韩斌;王浩;林一成;鲁亮;梁承元;陈学东 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及水下图像增强领域，特别是涉及一种基于浑浊度分级的水下图像增强方法，包含以下步骤：读取待处理图像，计算获取图像直方图数据；根据图像直方图数据，计算待处理图像三通道上每个通道的像素值均值和像素值方差；根据每个通道的像素值方差，获取待处理图像的浑浊级别；根据每个通道的像素值均值，获取待处理图像的色偏级别；将具有最大通道偏移量的通道作为色偏通道；根据图像的浑浊级别选择对应的增强处理方法，在对应增强处理方法中，根据待处理图像的色偏级别和色偏通道进行增强处理，得到结果图像。本发明能够对不处于同浑浊程度的水体中的图像进行增强处理，针对性的处理保证了图像增强的效果。
一种基于浑浊分级水下图像增强方法

[发明专利]一种目标检测的方法、装置以及存储介质-CN202111628161.1在审
发明人：陈德意;吴婷婷;高志鹏;赵建强;刘彩玲;汪泰伸;涂梅林 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行边缘检测处理，得到第一图像；通过预设的特征提取网络对待检测图像进行处理，得到待检测图像的第二图像，使用第一图像对第二图像进行处理，增强第二图像的边缘特征；预设的特征提取网络包含特征降噪模块，使用特征降噪模块对增强边缘特征的第二图像进行降噪处理；使用预设的特征提取网络对降噪处理后的第二图像进行处理，得到图像特征，将图像特征输入预设的目标检测网络，得到目标类别和目标框。
一种目标检测方法装置以及存储介质

[发明专利]用于评估图像视觉安全的方法及装置、电子设备、存储介质-CN202210065028.8在审
发明人：向涛;肖宏飞;杨莹;郭尚伟;李洪伟;李浥东 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像视觉安全评估技术领域，公开一种用于评估图像视觉安全的方法，包括：获取感知加密图像；对感知加密图像进行预处理，获得多个图像块；利用预设的特征提取网络提取各图像块分别对应的感知特征；将各感知特征输入预设的第一全连接网络获得各图像块分别对应的备选评分，将各感知特征输入预设的第二全连接网络获得各图像块分别对应的区域级显著性；区域级显著性用于表征图像块对感知加密图像视觉安全评估的影响权重；根据各区域级显著性和各备选评分获取感知加密图像对应的视觉安全评分这样能够更方便的进行感知加密图像的视觉安全评估。本申请还公开一种用于评估图像视觉安全的装置及电子设备、存储介质。
用于评估图像视觉安全方法装置电子设备存储介质

[发明专利]视频关键帧图像轮廓特征的提取方法和装置-CN202210111054.X在审
发明人：吴思;徐志轩;朱可;张元;陈治宇;何城;方赤;尹传威;吴宇光;张荣宸;李洋莹;秦雯婧 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种视频关键帧图像轮廓特征的提取方法、装置、设备、介质和产品。所述视频关键帧图像轮廓特征的提取方法，包括：对所述原始视频关键帧图像进行二值化处理；使用形态学腐蚀运算操作对所述二值化处理后的图像进行处理；将使用形态学腐蚀运算操作处理后的所述图像与所述二值化处理后的所述图像进行异或运算，获取图像轮廓特征点坐标集，在所述原始视频关键帧图像上框选所述图像轮廓特征点坐标集的上下左右四个极坐标，生成框选的标注图像。本公开的方案通过数字图像处理形态学变换操作自动获取图像关键轮廓信息，从而减轻人力消耗以及时间成本，提高了图像轮廓特征的标注效率。
视频关键图像轮廓特征提取方法装置

[发明专利]血管分割方法、设备和存储介质-CN202210111422.0在审
发明人：崔瑞环;郑介志 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：该方法包括：根据初始医学图像和预设的分割模型，得到初始医学图像中的血管掩膜图像；将初始医学图像和血管掩膜图像输入预设的回归模型，得到动静脉距离图；动静脉距离图用于表征初始医学图像中各动脉血管点与动脉血管边界的距离和初始医学图像中各静脉血管点与静脉血管边界的距离；根据血管掩膜图像、动静脉距离图和预设的融合模型，得到初始医学图像对应的血管分割图像。采用本方法能够利用深度学习提取血管掩膜图像和血管动静脉距离图，可以有效地将血管从初始医学图像中分割出来，然后在基于动静脉距离图和初始医学图像进行特征融合，得到较为精确的动静脉分割结果。
血管分割方法设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210114114.3在审
发明人：陈朗 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法通过获取目标对象的待处理目标面部图像，将该待处理目标面部图像输入至预先训练过的目标面部处理模型中，得到具备目标面部效果的面部处理目标图像，具体可以通过初步待处理样本集中的待处理参考面部图像，以及初步处理效果集中的面部处理参考图像，确定待处理样本面部图像以及与待处理样本面部图像对应的面部处理样本图像，进而通过各待处理样本面部图像以及对应的面部处理样本图像对目标面部处理模型进行训练，使得训练完成的目标面部处理模型可以实现针对面部局部区域的处理，提高了面部图像的处理效果，并且，无需用户手动调整，降低了面部图像的处理复杂度。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于密集残差型UNet的图像信息解析建模方法-CN202011236954.4在审
发明人：库涛;杨琦瑞;刘金鑫;南琳;林乐新;王海;马岩;刘畅 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明构建一种基于密集残差型UNet模型用于图像信息解析模型，并应用于图像恢复，具体步骤为：从原始图像中提取图像特征信息并对图像特征信息进行编码；将编码后的图像特征信息进行解码与上采样，得到基于密集残差型UNet的图像信息解析模型；实时采集图像作为数据集，并将数据集分为训练集和验证集，使用训练集数据对图像信息解析模型进行训练；使用验证集数据对图像信息解析模型进行评价。本发明建立的图像信息恢复模型具有恢复性能好，速度快，对图像信息解析度高等优点。于此同时，本发明提出的残差和密集型UNet在各项指标上都取得优异的结果，且该发明通过两种不同的基础模块可以满足不同图像信息恢复的要求。
一种基于密集残差型 unet 图像信息解析建模方法

[发明专利]迁移学习、行人重识别方法及相关设备-CN202111619619.7在审
发明人：邵晓雯;潘华东 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/42 文献下载
摘要：迁移学习方法包括：将源域图像和目标域图像输入目标识别模型，获取源域图像的全局特征、目标域图像的全局特征、目标域图像的局部特征；其中，目标识别模型至少包括全局分支网络和局部分支网络，利用全局分支网络提取得到源域图像的全局特征和目标域图像的全局特征，利用局部分支网络提取得到目标域图像的局部特征；利用源域图像的全局特征、目标域图像的全局特征以及目标域图像的局部特征计算目标识别模型的损失；基于目标识别模型的损失，更新目标识别模型的模型参数。通过上述方式，本发明能够对齐源域图像与目标域图像的特征分布，以有利于提高目标识别模型的识别性能。
迁移学习行人识别方法相关设备